GaussDB(DWS) 资源负载管理：并发管控以及CPU管控效果实测以及分析说明【这次高斯不是数学家】

GaussDB(DWS) 资源负载管理：并发管控以及CPU管控效果实测以及分析说明

背景

​ GaussDB(DWS)提供了复杂多样的资源负载管理手段：既可以从单个cn的总并发数限制作业的数量(max_active_statements)，也可以创建资源池，对于指定资源池的用户进行并发限制。在资源池上，即可以进行内存、CPU的限制，也可以不进行资源限制。对于CPU资源的管控，即可以使用指定具体核数的硬限制，也可以使用空闲时按需分配，cpu跑满时按照配比分配资源的软限制。

​ 正因为有这么多的功能配置，才可以让DWS在不同的业务场景中，采取不同的配置方案，维持业务稳定性，保证重要业务的资源使用。

​ 对于如此多的管控功能，管控起来实际的效果到底如何，本篇文章就基于当前最新版本，进行效果实测，并进行一定的分析说明。主要分为以下几个部分：

• 并发数限制在资源瓶颈时的作用
• CPU限额的实际使用效果
• CPU配额的实际效果，配额CPU与限额CPU的能力对比

场景一：并发数限制在资源瓶颈时的作用

​ 所谓资源瓶颈，即CPU、内存、IO、网络其中的一项或者多项达到瓶颈，出现作业之前争抢资源，造成性能大幅下降。对于此类场景，我们日常解决问题时，通常想到的几个办法：

​ 1.降低业务的并发量; 2.抓出消耗资源高的sql语句，令其优化；3.对于耗费cpu高的作业进行资源限制，保障其他作业有足够的资源可以使用。

​ 理论上每个方法都有效果，但是效果如何，并不能简单得说清楚，需要数据来进行一些印证。

环境搭建

1. 配置：3台物理机，规格：

   os	cpu	磁盘	内存
   RedHat 7.4	2*8物理核；超线程 32逻辑核	单盘，大小14T，HDD	94G
   RedHat 7.4	2*8物理核；超线程 32逻辑核	单盘，大小14T，HDD	94G
   RedHat 7.4	2*8物理核；超线程 32逻辑核	单盘，大小14T，HDD	94G

2. GaussDB（DWS）集群规格：

   版本	cn	dn	备注
   GaussDB 8.1.3	3	2*3	1.只使用1个cn； 2.由于测试物理机都只有一个raid，部署方式为每个节点一个raid，两个dn，共6dn。

   PS：集群的版本对测试结果基本没有影响，各个版本功能规格基本没有变化。

数据构造

测试CPU资源管控对于灵活短查询以及复杂查询的影响，复杂查询采取TPCDS数据和灵活查询采取TPCC数据。此处构造1500x的TPCDS/100xTPCC。

数据来源：

1. tpcds数据由tpcds工具构造。耗时近一晚上。启动本地gds服务器，创建tpcds相应原表及外表，直接导入。HDD盘，导入性能也较差。

2. tpcc数据在其余测试数据服务器中有现成数据，直接创建原表外表进行gds导入，100x数据，导入大约10min左右。

测试思路

1. 找到tpcds中高CPU消耗的语句，测试几个并发能将CPU打满，并且需要运行时间不要过长，避免影响测试效率。
2. 找到语句后，定好一批作业的并发数，例如整体作业数量为30个，只需4并发就会将CPU打满，那么测试不同的并发控制下，作业性能情况。
3. 不同并发下第一个完成作业时间由于CPU争抢程度不同，时间都不一样，因此也需要记录下来。

测试数据

说明：tpcds-Q9，在本测试环境1500x数据下，单并发可使物理机cpu达到30%-50%，单并发运行时间在100s左右。；本测试采取Q9*30作为一批作业。控制不同并发数，记录每批的运行情况；4并发时cpu基本已经达到瓶颈，因此本轮测试从4并发开始。

测试结果如下：

结论分析

1. 首先我们绘制一个并发数与整体执行时间，单个执行时间的趋势变化图：

图表如下：

2.图表分析，由上折线图可以看出：

1. 随着并发数的增加，整体运行时间略微有所提升，说明在CPU瓶颈的情况下，并发数的降低，并不能提升批量作业的整体性能。

2. 作业整体平均运行时间也比较平稳，平均每个作业运行的时间消耗，在不同并发数下也没有大的差别。

3. 第一个结束的作业运行时间，在并发数为4的情况下，只有400s+，而在并发数30拉满的情况，达到了1620s+，差距很大，变化趋势基本是随着并发数的增长线性变长。

综合说明

根据测试结论分析，在CPU瓶颈的情况下，限制并发数，实际并不能提升整体运行的性能；但是在不同场景下，可以选择不同的配置策略。

例如：需要有作业及时响应的，可以将并发数限制少一些，这样能保证总有作业能以较快的速度完成；需要整体作业运行性能较快的，根据测试数据，可以将并发数设大，这样整体运行的时间最短。

【这次高斯不是数学家】

https://bbs.huaweicloud.com/blogs/351189